A3C FF hs
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Google,University of Montreal / Université de Montréal
- Organisationsart
- Industry,Academia
- Land
- United States of America, Canada
- Veröffentlicht
- 4 February 2016
- Autoren
- V Mnih, AP Badia, M Mirza, A Graves
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Games
- Aufgabe
- Atari
- Numerisches Format
- FP32
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Trainingsdaten
- 200,000,000 tokens
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Warum es verfolgt wird
- Highly cited,SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Unknown
- Zitationen
- 9,971
Table 1 SOTA by Mean human-normalized score in 57 Atari games
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
A3C FF hs wurde veröffentlicht von Google,University of Montreal / Université de Montréal, im Land aufgezeichnet als United States of America, während February 2016. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Games, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet atari.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Training und Herkunft
Es wurde auf einem Korpus von etwa 200,000,000 Text-Tokens
Der Grund, warum es überhaupt in diesem Katalog erscheint: highly cited,SOTA improvement.
Antworten
A3C FF hs — Häufige Fragen
A3C FF hs— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
A3C FF hs— Ist es Open-Source?
Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.
A3C FF hs— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
A3C FF hs— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Google,University of Montreal / Université de Montréal, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry,Academia.
A3C FF hs— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in February 2016. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
A3C FF hs— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Games, und wird als Bewältigung der Aufgabe von atari. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
Die andere Richtung
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